针对5G通信技术高传输速率、多业务场景的挑战，该文提出一种组件化的软件定义无线接入网络新架构。该架构在5G接入网集中单元(CU)，分布单元(DU)，有源天线单元(AAU)架构的基础上，进一步朝组件化方向演进，形成一种由集中控制单元(CCU), CU, DU，射频单元(RU)，AAU等组件化通信单元组成的新架构。这种新架构既有利于切片化、虚拟化实现无线接入网，又有利于应用分布式计算技术和硬件加速技术突破通用处理器的计算能力瓶颈，还能降低DU与AAU之间的前传压力。该文还研制了基于此架构的组件化软基站试验原型并进行了测试，结果表明该组件化方案在提供高度灵活性的同时，还能够提升通用处理器软基站的吞吐能力，并有效降低远端站址传输流量。

图像超分变率重建方法在公共安全检测、卫星成像、医学和照片恢复等方面有着十分重要的用途。该文对基于生成对抗网络的超分辨率重建方法进行研究，提出一种基于纯合成数据训练的真实世界盲超分算法(Real-ESRGAN)的UNet3+双鉴别器Real-ESRGAN方法(Double Unet3+ Real-ESRGAN, DU3-Real-ESRGAN)。首先，在鉴别器中引入UNet3+结构，从全尺度捕捉细粒度的细节和粗粒度的语义。其次，采用双鉴别器结构，一个鉴别器学习图像纹理细节，另一个鉴别器关注图像边缘，实现图像信息互补。在Set5, Set14, BSD100和Urban100数据集上，与多种基于生成对抗网络的超分重建方法相比，除Set5数据集外，DU3-Real-ESRGAN方法在峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和无参图像考评价指标(NIQE)都优于其他方法，产生了更直观逼真的高分辨率图像。